東盟十國(guó)降水時(shí)空變化特征分析*

何 忠，楊紹鍔，謝國(guó)雪，陳燕麗，黃啟廳，蘇秋群，張家玫

(1.廣西農(nóng)墾集團(tuán)有限責(zé)任公司，廣西南寧 530022；2.廣西壯族自治區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技信息研究所，廣西南寧 530007；3.廣西壯族自治區(qū)氣象科學(xué)研究所，廣西南寧 530022)

0 引言

降水是全球水循環(huán)的基本組成之一[1]，降水時(shí)空分布直接影響淡水資源供給和生態(tài)系統(tǒng)維持，與洪水、干旱、泥石流等災(zāi)害具有密切聯(lián)系。準(zhǔn)確掌握降水時(shí)空分布特征對(duì)水資源管理、災(zāi)害防控、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域都具有極其重要的意義[2]。

傳統(tǒng)的降水?dāng)?shù)據(jù)獲取以地面雨量站觀測(cè)為主，雖然在數(shù)據(jù)上具備較高精度，但在空間分布及密度上存在諸多不足，難以提供精準(zhǔn)的降水時(shí)空分布特征[3]。經(jīng)過(guò)近幾十年的迅速發(fā)展，衛(wèi)星遙感為全球降水監(jiān)測(cè)提供了可靠的技術(shù)支撐，成為了全球降水監(jiān)測(cè)的有效手段[2,4]。其中Global Precipitation Measurement mission (GPM)系統(tǒng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)是當(dāng)前最具代表性的全球降水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。GPM是用于全球降水觀測(cè)的國(guó)際衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，由美國(guó)國(guó)家航空和宇宙航行局(NASA)、日本宇航探索局(JAXA)創(chuàng)辦，并由包括法國(guó)航天局、印度空間研究組織和歐洲氣象衛(wèi)星開(kāi)發(fā)組織等國(guó)際空間研究機(jī)構(gòu)共同參與運(yùn)行。GPM衛(wèi)星于2014年2月27日發(fā)射，在繼承了TRMM[5，6]探測(cè)大中型降水的能力之外，GPM還搭載了最新的雙頻雷達(dá)系統(tǒng)并改進(jìn)了微波輻射計(jì)的性能，提高了對(duì)弱降水和固態(tài)降水的探測(cè)能力[7]，眾多學(xué)者研究結(jié)果都顯示，GPM具有較高的降水監(jiān)測(cè)精度[8-10]。東南亞國(guó)家聯(lián)盟(Association of Southeast Asian Nations，ASEAN，簡(jiǎn)稱東盟)，現(xiàn)由馬來(lái)西亞、印尼、泰國(guó)、菲律賓、新加坡、文萊、越南、老撾、緬甸和柬埔寨共10個(gè)成員國(guó)組成。東盟是我國(guó)“一帶一路”國(guó)際合作的重要伙伴，也是和中國(guó)山水相連的近鄰。近年來(lái)，隨著中國(guó)-東盟自由貿(mào)易區(qū)建設(shè)進(jìn)程不斷深入，中國(guó)與東盟各國(guó)的合作交往日趨增多。準(zhǔn)確掌握東盟各國(guó)的降水時(shí)空特性，是研究東盟各國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等方面的重要基礎(chǔ)，可為制定相關(guān)對(duì)內(nèi)、對(duì)外政策提供關(guān)鍵參考依據(jù)。為此，本文基于2015-2017年的GPM系統(tǒng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)集，對(duì)東盟區(qū)域及東盟各國(guó)分別開(kāi)展降水時(shí)空變化特征分析。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 GPM系統(tǒng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

GPM提供了多種不同時(shí)間分辨率的降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品，可通過(guò)NASA官方服務(wù)網(wǎng)站下載(https://pmm.nasa.gov/data-access/downloads/gpm)。本研究采用的是3級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品3IMERGM_GIS數(shù)據(jù)集，時(shí)間跨度從2015年1月至2017年12月共36個(gè)月。結(jié)合 GPM 攜帶的傳感器數(shù)據(jù)和地球同步衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并根據(jù)國(guó)際氣象中心發(fā)布的雨量計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得出GPM IMERG衛(wèi)星降水產(chǎn)品[11]；該數(shù)據(jù)集包含全球月平均降水速率數(shù)據(jù)，時(shí)間分辨率為月，空間分辨率為0.1°，數(shù)據(jù)單位為0.001 mm/h。

1.2 降水?dāng)?shù)據(jù)處理

1.2.1 全范圍數(shù)據(jù)裁剪

為減少計(jì)算過(guò)程的數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理程序運(yùn)行速度，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪處理。為保證裁剪后數(shù)據(jù)的完整性，將東盟十國(guó)行政邊界向外擴(kuò)展1°(約111 km)，應(yīng)用ENVI/IDL平臺(tái)調(diào)用數(shù)據(jù)裁剪功能(Subset)，基于擴(kuò)展邊界進(jìn)行數(shù)據(jù)裁剪(圖1)。

1.2.2 降水量計(jì)算

3IMERGM_GIS數(shù)據(jù)集的影像像元值為降水速率，為獲取不同月份的降水量數(shù)據(jù)，通過(guò)以下公式將降水速率轉(zhuǎn)換為降水量：

P=1000V×T，

式中P為降雨量，單位為mm；V為降水速率，單位為0.001 mm/h；T為對(duì)應(yīng)月份的小時(shí)總數(shù)，單位為h。

圖1 數(shù)據(jù)裁剪前后效果對(duì)比

1.2.3 數(shù)據(jù)重采樣及平滑

東盟十國(guó)降水量裁剪影像空間分辨率為0.1°(約11 km)，每個(gè)像元的空間跨度較大，而部分東盟國(guó)家國(guó)土面積較小，例如新加坡的國(guó)土面積只有714 km2，在0.1°空間分辨率影像中難以呈現(xiàn)小區(qū)域范圍的降水量變化細(xì)節(jié)。因此將影像分辨率從0.1°轉(zhuǎn)換成0.005°，并對(duì)轉(zhuǎn)換后的0.005°影像進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑。影像分辨率轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)平滑均在ENVI/IDL平臺(tái)中進(jìn)行，其中分辨率轉(zhuǎn)換使用Resize模塊，選用最近鄰點(diǎn)法進(jìn)行數(shù)據(jù)重采樣；數(shù)據(jù)平滑使用的是IDL“SMOOTH”函數(shù)，運(yùn)用boxcar平均進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，變換核大小是30×30 (圖2)。

圖2 數(shù)據(jù)平滑前后效果對(duì)比

1.2.4 年度影像合成

年度降水量影像生產(chǎn)依托各月降水影像，在經(jīng)過(guò)以上步驟獲取各月降水影像基礎(chǔ)上，將不同年份的1-12月降水影像進(jìn)行求和計(jì)算，生成年度降水量影像。年度影像合成利用ENVI軟件平臺(tái)的波段計(jì)算功能，編寫求和公式并選取對(duì)應(yīng)月份影像進(jìn)行求和匯總。

1.2.5 影像裁剪及降水量統(tǒng)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)對(duì)東盟全境及各國(guó)降雨量的統(tǒng)計(jì)分析，應(yīng)用ENVI/IDL平臺(tái)的數(shù)據(jù)裁剪功能(Subset)，依據(jù)東盟和各個(gè)國(guó)家的矢量邊界，對(duì)平滑后的月降水量影像及年度降水量合成影像進(jìn)行裁剪，分別獲取東盟及各個(gè)國(guó)家的月降水量及年度降水量影像。

利用ENVI軟件的波段計(jì)算功能，將2015-2017年總共3期的年度降水量進(jìn)行平均，獲得2015-2017年?yáng)|盟全境的年平均降水量。

基于各國(guó)月度及年度影像進(jìn)行降水量平均值計(jì)算，得到各國(guó)月降水量及年降水量。降水量計(jì)算公式為

式中P為降雨量，單位為mm；Pi為降水影像像元數(shù)值，單位為mm；n為各國(guó)范圍內(nèi)降水量影像像元總數(shù)量。

2 結(jié)果與分析

2.1 東盟降水分布分析

根據(jù)2015-2017年降水量數(shù)據(jù)(表1)顯示，東盟十國(guó)中年平均降水量最大的國(guó)家為文萊，達(dá)到了3 445 mm，其余依次為馬來(lái)西亞、印尼、菲律賓、新加坡、緬甸、越南、老撾、柬埔寨、泰國(guó)。東盟國(guó)家降水普遍較充沛，年平均降水量都超過(guò)1 600 mm。其中文萊、馬來(lái)西亞、印尼同屬熱帶雨林氣候，常年炎熱多雨，文萊和馬來(lái)西亞的年平均降水量超過(guò)了3 000 mm，印尼的年平均降水量也接近3 000 mm，2017年文萊的年降水總量甚至達(dá)到了4 024 mm。新加坡和菲律賓的年平均降水量超過(guò)2 400 mm，相對(duì)于文萊、馬來(lái)西亞、印尼三國(guó)的降水量有所減少，但2017年總降水量也達(dá)到了2 938和2 966 mm，2015年總降水量也有1 872和2 067mm，可見(jiàn)這兩個(gè)國(guó)家的降水量也十分充沛。其余國(guó)家中，緬甸和越南的年平均降水量在2 000 mm以上，老撾和柬埔寨的年平均降水量超過(guò)1 800 mm，而泰國(guó)降水量則相對(duì)較少，在2014年降水量只有1 439 mm，是東盟十國(guó)中年平均降水量最少的國(guó)家。

東盟各國(guó)的降水量最大值均出現(xiàn)在2017年，東盟十國(guó)中除了文萊和柬埔寨以外，其余國(guó)家降水量都是逐年增加。然而由于此次研究只使用了2015-2017年總共3年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量較少，尚不足以斷定東盟地區(qū)具有降水量逐年升高的趨勢(shì)。

2015-2017年?yáng)|盟全境年平均降水量空間分布如圖3所示。由圖3可見(jiàn)，東盟各國(guó)降水空間分布差異顯著，文萊、馬來(lái)西亞、印尼、新加坡、菲律賓等熱帶海島國(guó)家的降水量較大，而柬埔寨、泰國(guó)、越南、老撾、緬甸等位于中南半島的國(guó)家降水量相對(duì)較少，尤其在緬甸中部、泰國(guó)北部、柬埔寨中部等區(qū)域，是東盟降水最少的地區(qū)。降水量較大的區(qū)域集中出現(xiàn)在馬來(lái)西亞中部、菲律賓東部、緬甸南部沿海地區(qū)及印尼各主要島嶼。

2.2 東盟各國(guó)降水季節(jié)變化分析

根據(jù)2015-2017年各國(guó)各個(gè)月份的降水量數(shù)據(jù)，計(jì)算各月的3年平均降水量，并分別統(tǒng)計(jì)各國(guó)5-10月降水量占全年總降水量的比例，結(jié)果如表2所示。同時(shí)，分別制作各國(guó)的月降水量柱狀圖，結(jié)果如圖4所示。根據(jù)表2和圖4結(jié)果對(duì)各國(guó)的降水季節(jié)性變化特征進(jìn)行分析。

表1 東盟各國(guó)年度降水量統(tǒng)計(jì)表(mm)

圖3 2015-2017年?yáng)|盟年度平均降水量空間分布圖

表2 各國(guó)5-10月降水量占全年降水量比例

2.2.1 文萊

終年多雨，降水豐富，2015-2017年各月降水量均在100 mm以上，各月的3年平均降水量都超過(guò)或接近200 mm，沒(méi)有明顯的干濕季節(jié)變化。其中2月和3月降水相對(duì)偏少，2015年3月最低，為118 mm；而1月、10-12月平均降水量超過(guò)350 mm，最高值出現(xiàn)在11月，為401 mm，是文萊降水最豐富的時(shí)段。

2.2.2 印尼

本研究的熒光素酶報(bào)告基因?qū)嶒?yàn)中我們發(fā)現(xiàn)在TSCC細(xì)胞中，miR-219的過(guò)表達(dá)能夠降低PRKCI野生型報(bào)告基因載體的熒光活性，qRT-PCR實(shí)驗(yàn)和Western blot實(shí)驗(yàn)還分別表明miR-219能夠抑制TSCC細(xì)胞中PRKCI的mRNA的表達(dá)以及PRKCI蛋白的表達(dá)，證明PRKCI基因是miR-219的靶基因。

月平均降水量最高值為4月的299 mm，11月平均降水量為296 mm；8月平均降水量最低，為165 mm；6-10月是全年中降水相對(duì)較少的時(shí)段，8月是全年降水量的谷底。各月平均降水量均在150 mm以上，降水充沛，干濕季節(jié)差異不明顯。

2.2.3 馬來(lái)西亞

常年降水較多，各月平均降水量都在190 mm以上，無(wú)明顯干濕季節(jié)變化，11月至次年1月是降水最豐富的時(shí)段，平均降水量11月最高，為350 mm。

2.2.4 新加坡

常年潮濕多雨，月降水量變化波動(dòng)較小，10月至次年1月降水相對(duì)集中，2月和3月降水量略微減少。3年平均降水量最大值出現(xiàn)在11月，為329 mm，最小值出現(xiàn)在3月，為141 mm。

2.2.5 菲律賓

2-4月是全年降水相對(duì)較少的時(shí)段，形成降水谷底，其中2016年3月降水量只有38 mm，是2015-2017年中降水量最少的月份；5月降水開(kāi)始增多，降水持續(xù)到次年1月，進(jìn)入雨季后降水量增長(zhǎng)較快，雨季持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，降水量十分充沛；月平均降水量最高值出現(xiàn)在10月，為312 mm。

2.2.6 柬埔寨

降水主要集中在5-11月，其降水總量占全年降水量的91.1%，各月平均降水量都在120 mm以上，9月的平均降水量最高達(dá)到了320 mm；12月至次年4月降水明顯減少，2月的平均降水量只有11 mm，在2016年2月降水量?jī)H為3 mm，全月幾乎沒(méi)有降水。全年呈現(xiàn)雨旱季節(jié)明顯交替的特點(diǎn)。

呈現(xiàn)明顯的干濕季節(jié)性變化特點(diǎn)，降水集中在5-10月，其降水總量占全年降水量的82.8%，各月平均降水量都超過(guò)140 mm，7月的平均降水量最高，為386 mm；進(jìn)入11月至次年4月降水量明顯減少，2月的平均降水量最低僅有14 mm。

2.2.8 緬甸

降水分布具有明顯的季節(jié)規(guī)律性，降水主要集中在5-10月，其降水總量占全年降水量的90.2%，在7月達(dá)到峰值(平均降水量為460 mm)；11月至次年4月降水明顯減少，2月是全年降水最少的時(shí)段，平均降水量只有11 mm。

2.2.9 越南

5-11月降水量較大，均超過(guò)了175 mm，9月達(dá)到峰值(平均降水量為297 mm)，5-11月降水總量占全年降水量的83.7%；12月至次年4月降水量相對(duì)減少，2月為全年降水最少的時(shí)段，平均降水量為23 mm。全年干濕季節(jié)變化明顯。

2.2.10 泰國(guó)

降水主要集中在5-10月，其降水總量占全年降水量的80.9%，各月平均降水量都在180 mm以上，7月的平均降水量最高，為275 mm；11月至次年4月降水明顯減少，2月降水最少，平均降水量為14 mm，全年雨旱季節(jié)交替特點(diǎn)明顯。

圖4 2015-2017年?yáng)|盟各國(guó)月降水量變化圖

3 結(jié)論

根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析結(jié)果可見(jiàn)，東盟各國(guó)降水均非常充沛，但降水的區(qū)域分布和時(shí)間分布在各國(guó)差異較大。從地理位置分布上看，處于南洋群島的文萊、印尼、馬來(lái)西亞、新加坡和菲律賓的年降水量總體上大于處于中南半島的柬埔寨、老撾、緬甸、越南、泰國(guó)；具體空間分布上，馬來(lái)西亞中部、菲律賓東部、緬甸南部沿海地區(qū)及印尼各主要島嶼是降水相對(duì)集中的區(qū)域，而緬甸中部、泰國(guó)北部、柬埔寨中部等是東盟降水最少的地區(qū)。文萊、印尼、馬來(lái)西亞受熱帶雨林氣候影響，常年高溫多雨，降水豐富，年平均降水量在3 000 mm左右，各月的平均降水量均接近或者超過(guò)200 mm，一些月份的平均降水量達(dá)到300 mm，個(gè)別月份甚至超出400 mm，是東盟十國(guó)中降水量排行前三的國(guó)家。新加坡和菲律賓的年降水量雖然少于文萊、印尼、馬來(lái)西亞三國(guó)，但各月的平均降水量較大，例如菲律賓2-4月降水量相對(duì)其他月份較少，平均降水量也都接近或超過(guò)80 mm?？梢?jiàn)文萊、印尼、馬來(lái)西亞、新加坡和菲律賓五國(guó)常年潮濕多雨，無(wú)明顯旱、雨季之分。地理位置同處中南半島的柬埔寨、老撾、緬甸、越南、泰國(guó)五國(guó)，受到熱帶季風(fēng)氣候的影響，降水顯現(xiàn)出比較一致的分布規(guī)律，通常在5-11月降水相對(duì)集中，這7個(gè)月的降水量占全年降水量的80%以上，在緬甸和柬埔寨甚至90%以上降水都集中在這個(gè)時(shí)段，而12月至次年4月的降水量只占不到10%，形成了明顯的旱、雨季交替的現(xiàn)象。

此次研究中東盟各國(guó)呈現(xiàn)出不同的降水時(shí)空變化特征，相關(guān)結(jié)果有望為東盟各國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等方面的研究提供幫助，也可為相關(guān)涉農(nóng)企業(yè)在種植基地選址、種植品種選取、種植計(jì)劃制定等方面提供參考。但需指出的是，此次研究采用的是GPM衛(wèi)星降水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，有別于地面氣象觀測(cè)站點(diǎn)獲取的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。雖然眾多學(xué)者的研究結(jié)果都表明GPM降水?dāng)?shù)據(jù)精度較高，但兩套數(shù)據(jù)仍存在著一定的區(qū)別，GPM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)可以很好地反映區(qū)域降水特征，而氣象觀測(cè)站點(diǎn)只能獲取點(diǎn)數(shù)據(jù)，區(qū)域代表性有限。此次研究結(jié)果中GPM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)很好地反映出了東盟各國(guó)的空間分布和時(shí)序變化特征，但同時(shí)也要注意其絕對(duì)值與氣象站點(diǎn)觀測(cè)值有偏差，建議謹(jǐn)慎使用相關(guān)降水量數(shù)值。